Gemma 4 vs Llama 4.1：跑分、速度、授權完整比較 (2026)

Meta 在 2026 年 4 月推出了旗艦開源模型的升級版 Llama 4.1，在程式撰寫與指令跟隨上相較 Llama 4 Maverick 有明顯改進。同一時間，Google 的 Gemma 4 已經是大部分想在自己伺服器或筆電上跑模型的團隊的首選。如果你正卡在這兩個模型之間選不下手，這篇整理一份不偏袒的對比。

規格速覽

懶人包：Gemma 4 在行動裝置、多語言、開放授權這三項完勝；Llama 4.1 只在純跑分和超長上下文有優勢，而且前提是你得有 GPU 跑得動。

跑分深度剖析

以下數字來自 2026 年 4 月官方公佈資料，除非特別註明皆為 FP16 精度：

帳面分數 Llama 4.1 每一項都領先。但別忽略參數差距：Gemma 4 31B 用大約 1/12 的參數量就拿下 Llama 4.1 400B 約 92–95% 的品質。如果用「每一塊錢算力能換多少品質」來看，Gemma 4 幾乎都贏。

語言任務的差距更明顯：

• 繁體中文 (TMMLU+)： Gemma 4 約 83%、Llama 4.1 約 70%
• 日文 (JGLUE)： Gemma 4 約 81%、Llama 4.1 約 68%
• 東南亞語系（印尼/越南/泰語）： Gemma 4 與英文差距大約 5 分內；Llama 4.1 下滑 15–25 分

對台灣團隊來說，繁中那 13 分的差距幾乎就是「可以上線」與「還要人工校潤」的分水嶺。

硬體需求

跑 Gemma 4

跑 Llama 4.1

400B MoE 版本不管怎麼量化都塞不進消費級硬體。如果你是本地部署，實際比的是 Gemma 4 31B vs Llama 4.1 70B，差距會縮小不少。在台灣如果你跟雲廠商租 A100 的話，單卡月費大約在 TWD 45,000–60,000 區間，算一算就知道自建划不划算。

推論速度

同硬體、同 4-bit 量化：

在它跑得舒服的尺寸上，Gemma 4 速度約快一倍，而且可以跑在 Llama 4.1 70B 跑不動的機器上。

什麼情況選哪個

選 Gemma 4 的情境：

• 要部署在手機、筆電、邊緣裝置，手邊沒有資料中心等級 GPU
• 使用者主要講中文、日文或其他非英語語言
• 需要多模態（音訊、影片）——Llama 4.1 做不到
• 需要 Apache 2.0 的自由度（沒有使用者數上限，商用授權不用特別審核）
• 在意每一塊錢能買到多少模型品質

選 Llama 4.1 的情境：

• 要 MMLU / HumanEval 的絕對最高分
• 要處理超過 256K tokens 的超長文件（10M 上下文對大型程式碼庫分析真的有用）
• 已經建好多 GPU 叢集
• 純英文業務，多語言優勢用不到

部署方式

用 Ollama 跑 Gemma 4

ollama pull gemma4:31b
ollama run gemma4:31b

行動裝置部署請見 行動裝置部署指南，裡面有 E2B/E4B 在 iPhone 與 Android 的實作流程。

用 Ollama 跑 Llama 4.1

ollama pull llama4.1:70b
ollama run llama4.1:70b

400B MoE 目前只能透過雲端供應商（Meta、AWS Bedrock、Azure）使用，本地 Ollama 還跑不起來。

成本比較

自建伺服器（首年）

Gemma 4 31B：

• 硬體：RTX 4090 約 TWD 58,000
• 電費：約 TWD 1,100/月
• 首年合計：約 TWD 71,000

Llama 4.1 70B：

• 硬體：2× RTX 4090 或單卡 A100，約 TWD 135,000 / TWD 480,000
• 電費：約 TWD 2,900/月
• 首年合計：約 TWD 170,000（雙 4090 方案）

API 價格（每百萬 tokens，2026 年 4 月）

在同等輸出品質下，自建 Gemma 4 通常 3–6 個月就能追平 Llama 4.1 的 API 費用——只要你有持續性的使用量。

遷移注意事項

Llama 3.x / Llama 4 → Llama 4.1： 基本上直接替換就行。tokenizer 向後相容，程式撰寫與推理能力提升 10–15%。

Gemma 2 / Gemma 3 → Gemma 4： tokenizer 有更新，原生函式呼叫取代了過去的 JSON 解析方式。詳見 Gemma 4 架構變更。

跨家族遷移（Gemma ↔ Llama）： 微調權重無法直接移植。如果你有上線中的 fine-tune，請預留 1–2 週重新訓練。

合規與個資保護（台港視角）

台灣團隊若要上線商用，有幾件事要注意：

• 《個人資料保護法》： 本地部署 Gemma 4 可避免使用者資料外傳第三方，相較於直接叫 ChatGPT / Claude 的 API 少了跨境傳輸問題
• 香港 PDPO： 2022 年修訂後對跨境傳輸的要求也明顯提高，本地部署同樣是較穩妥做法
• 金融業： 金管會對生成式 AI 有另行指引，外部 API 方案通常需要額外風險評估

Llama License 的月活 7 億使用者門檻對絕大多數台港團隊都不是問題，但法務盡調時仍可能被問。Apache 2.0 在這一塊沒有任何灰色地帶。

FAQ

繁中能力誰比較強？

Gemma 4，差距很明顯。繁中測試 (TMMLU+) Gemma 4 31B 約 83%、Llama 4.1 70B 約 70%。Gemma 4 原生訓練 140+ 種語言，包含台灣用語與香港粵語書面語；Llama 4.1 只有 28 種，繁中輸出常常會夾雜簡體詞彙。

消費級顯示卡能跑哪個？

RTX 4090 24GB 單卡可跑 Gemma 4 31B Q4（約 35 tok/s）與 26B MoE。Llama 4.1 70B 至少要雙 4090 或一張 A100。如果你是用 RTX 5090（32GB），Gemma 4 31B 甚至可以上 FP8 精度。

MacBook 跑得動嗎？

Gemma 4 E2B 與 E4B 在所有 Apple Silicon 上都很順。Gemma 4 26B MoE / 31B Dense 建議 M2 Max 或 M3 Pro 搭 32GB 以上統一記憶體。Llama 4.1 70B 需要 M3 Ultra 64GB 以上，速度約 8 tok/s。Llama 4.1 400B 在任何 Mac 上都不實際。

和 TAIDE、MediaTek Llama 比呢？

TAIDE 是國科會基於 Llama 微調的繁中模型，繁中表達上比原生 Llama 好，但整體能力還是輸 Gemma 4。MediaTek Llama 則偏向行動端優化。若你要求繁中表現 + 多模態 + Apache 2.0 三者兼顧，目前 Gemma 4 仍是最佳選擇。

商用授權要注意什麼？

Gemma 4 Apache 2.0，沒有任何限制。Llama 4.1 的 Llama License 在月活 7 億以上需要另行商用授權（99.9% 的團隊遇不到），但在軟體供應商盡調、A 輪以上募資法律審查時，Apache 2.0 的乾淨度還是比較受歡迎。

從 Llama 遷到 Gemma 要多少工？

若只是直接換推理模型（沒做過 fine-tune），改幾行程式就行。如果有 fine-tune 權重，無法直接移植，預計 1–2 週重跑訓練。Gemma 4 原生支援 LoRA，訓練成本比 Llama 4 低。

會有 Gemma 5 嗎？

Google 到 2026 年 4 月為止尚未公布 Gemma 5 的時程。預期在下一代大版本前，Gemma 4 會繼續推小版本更新（多模態改進、更長上下文等）。

延伸閱讀

• Gemma 4 vs Llama 4 (Maverick) 比較 — 還在用 Llama 4 時先看這篇
• Gemma 4 跑分完整解讀 — 所有測試一次看懂
• Gemma 4 26B vs 31B — Gemma 4 家族裡 MoE vs Dense 怎麼選
• Gemma 4 行動裝置部署 — E2B/E4B 跑在手機上
• Ollama 跑 Gemma 4 入門 — 新手從這篇開始

結論

對 2026 年 4 月要挑開源大模型的 90% 開發者來說，Gemma 4 就是預設答案。跑在你已有的硬體上、講你使用者的語言，授權乾淨到法務連看都懶得看。

Llama 4.1 只有在這三種情況下值得選：(1) 需要英文跑分的絕對最高值；(2) 要處理超過 256K tokens 的超長上下文；(3) 已經有多 GPU 叢集，400B MoE 能真的發揮。除此之外都是大砲打小鳥。

最後更新：2026 年 4 月 18 日。跑分資料來自官方公告與社群實測。